تقديم عناصر المعلمات الجديدة في ChatGPT

تعمل شركة InvestGlass على تحسين إدارة علاقات العملاء القائمة على الذكاء الاصطناعي من خلال عناصر تحكم جديدة في معلمات ChatGPT، مما يتيح استجابات أكثر دقة ومخصصة للمستخدم. مع التوقعات بنمو سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في الخدمات المالية من 1.09 مليار دولار في عام 2023 إلى أكثر من 12 مليار دولار بحلول عام 2033 (معدل النمو السنوي المركب 28.1%)(Statista)، فإن تحسين تفاعلات الذكاء الاصطناعي أمر أساسي. تعمل هذه الإعدادات الجديدة - درجة الحرارة، والأعلى P، وعقوبة التردد، والأفضل من - على تعزيز الكفاءة والدقة في الأتمتة المالية

1. درجة الحرارة

تتحكم معلمة درجة الحرارة في عشوائية استجابات الذكاء الاصطناعي. كلما انخفضت درجة الحرارة، أصبحت استجابات الذكاء الاصطناعي أكثر حتمية وتركيزًا. من ناحية أخرى، تؤدي قيمة درجة الحرارة الأعلى إلى مخرجات أكثر تنوعًا وإبداعًا. من خلال ضبط درجة الحرارة عند 0.87، يضمن InvestGlass أن ينتج الذكاء الاصطناعي مخرجات إبداعية نسبيًا مع الحفاظ على مستوى معين من التماسك والصلة بالمحادثة المطروحة.

2. الحد الأقصى للطول

يقيد الحد الأقصى لطول الرمز المميز للنص الذي تم إنشاؤه. تمثل الرموز عادةً كلمة أو حرفًا، بناءً على اللغة وتفاصيل النموذج. تسمح القيمة القصوى الأعلى للطول الأعلى بإجابات أطول وأكثر تفصيلاً، بينما القيمة الأقل تجعل الإجابات موجزة. يوفر تعيينه إلى 889 توازنًا بين المحتوى التفصيلي والغني بالمعلومات والحفاظ على الطول الأمثل للردود.

3. تسلسلات الإيقاف

تحدد معلمة تسلسلات الإيقاف التسلسلات التي يجب أن يتوقف عندها النموذج عن توليد نص إضافي. من خلال إدخال "أدخل التسلسلات واضغط على Tab"، يكون InvestGlass قد أبلغ النموذج بأن يختتم استجابته بمجرد توليد هذا التسلسل. تسمح هذه الميزة القوية بتحكم أدق في طول الاستجابة وهيكلها.

4. أعلى ف

يُعرف أيضًا باسم "أخذ عينات النواة"، ويمثل معامل Top P، الذي تم تعيينه عند 0.45، الاحتمال التراكمي الذي يتم من خلاله النظر في الرموز المميزة المرشحة لمخرج معين. يصنّف نموذج الذكاء الاصطناعي الرموز بناءً على الاحتمالية ويختار مجموعة فرعية (نواة) يتم انتقاء رمز عشوائي منها. يتم استخدام الرمز المميز المحدد لإنشاء الجزء التالي من النص. تضمن قيمة P العليا التي تبلغ 0.45 مجموعة واسعة وذات صلة من الرموز المميزة لتوليد الاستجابات.

5. عقوبة التكرار

تعمل عقوبة التكرار، التي تم ضبطها على -0.75، على تثبيط النموذج عن تكرار نفس العبارة أو الفكرة بشكل متكرر. توجه القيم السالبة النموذج إلى تكرار الرموز، بينما تمنع القيم الموجبة التكرار. تضمن القيمة -0.75 أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تكرار النقاط الرئيسية بشكل مريح عند الضرورة، مما يساعد على الوضوح والفهم.

6. عقوبة التواجد

يعمل هذا البارامتر، بقيمة -1.37، على ضبط ميل النموذج لإدخال مفاهيم جديدة لم تُذكر من قبل. تشجع عقوبة التواجد السالبة على إدخال مفاهيم جديدة، بينما لا تشجع القيمة الموجبة على ذلك. يشير اختيار -1.37 إلى تفضيل InvestGlass لنموذج الذكاء الاصطناعي لإدخال أفكار جديدة ومبتكرة إلى المحادثة، وبالتالي إثراء الحوار.

7. أفضل ما في

يحدد أفضل بارامتر، الذي تم تعيينه عند 0.22، عدد الرسائل المستقلة التي يولدها النموذج والتي يتم اختيار الناتج النهائي منها. وهذا مفيد بشكل خاص لضبط جودة استجابة النموذج. تشير القيمة المختارة 0.22 إلى أن InvestGlass يعطي الأولوية للجودة على الكمية في استجابات الذكاء الاصطناعي.

وفي الختام، فإن هذه المعلمات الجديدة التي أدخلتها InvestGlass على ChatGPT تزيد بشكل كبير من خيارات التخصيص المتاحة للمستخدمين. فمن خلال تعديل هذه البارامترات، يمكن للمستخدمين تخصيص استجابات الذكاء الاصطناعي لتتماشى بشكل أفضل مع احتياجاتهم الخاصة، وبالتالي تحسين تجربة المستخدم بشكل كبير. يؤكد هذا التطور التزام InvestGlass بالابتكار المستمر في عروضها القائمة على الذكاء الاصطناعي، مما يحافظ على مكانتها كشركة رائدة في مجال الحلول المالية المتكاملة.